CACCS: Secuencia de taller de RStudio – Parte 2
Rashid C.J. Marcano Rivera
3 de oct.ᵉ de 2025
Visualización de datos Este es el segundo de tres
talleres secuenciales de R a través de RStudio. Este taller está basado
en viñetas de RStudio con tidyverse (en específico ggplot,) así como
elementos y ejemplos del libro de Rafael Irizarry disponible aquí o de manera
similar a los html producidos en este taller y y más actualizada aquí. Finalmente la
parte del censo proviene en parte de código ajustado del libro Public
Policy Analytics: Code & Context for Data Science in Government,
por Ken Steif.
Si aún no has instalado R, está aquí. Acto seguido, baja RStudio. Puedes también ir a la nube en Posit Cloud.
1 Visualización de datos: porqués
Ver números y cadenas de caracteres que forman un conjunto de datos puede ser interesante, o no, pero normalmente no tiene tanta utilidad. Por ejemplo:
library(wooldridge)
data(wage1)
head(wage1)## wage educ exper tenure nonwhite female married numdep smsa northcen south
## 1 3.10 11 2 0 0 1 0 2 1 0 0
## 2 3.24 12 22 2 0 1 1 3 1 0 0
## 3 3.00 11 2 0 0 0 0 2 0 0 0
## 4 6.00 8 44 28 0 0 1 0 1 0 0
## 5 5.30 12 7 2 0 0 1 1 0 0 0
## 6 8.75 16 9 8 0 0 1 0 1 0 0
## west construc ndurman trcommpu trade services profserv profocc clerocc
## 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
## 2 1 0 0 0 0 1 0 0 0
## 3 1 0 0 0 1 0 0 0 0
## 4 1 0 0 0 0 0 0 0 1
## 5 1 0 0 0 0 0 0 0 0
## 6 1 0 0 0 0 0 1 1 0
## servocc lwage expersq tenursq
## 1 0 1.131402 4 0
## 2 1 1.175573 484 4
## 3 0 1.098612 4 0
## 4 0 1.791759 1936 784
## 5 0 1.667707 49 4
## 6 0 2.169054 81 64¿Qué aprendemos de ver estos datos así? ¿Podemos rápidamente determinar a si años de educación se traducen a mayores ingresos? ¿Podemos determinar si afecta en algo la relación marital? Para muchos humanos, es difícil extraer información con meramente mirar a números sin contexto adicional. Pero podríamos ver algo en este gráfico
Lo mismo podríamos hacer con los datos que trabajamos la semana pasada de homicidios con armas de fuego en EEUU:
library(dslabs)
library(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.1 ✔ stringr 1.5.2
## ✔ ggplot2 4.0.0 ✔ tibble 3.3.0
## ✔ lubridate 1.9.4 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.1.0
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorsdata("murders")
tail(murders)## state abb region population total
## 46 Vermont VT Northeast 625741 2
## 47 Virginia VA South 8001024 250
## 48 Washington WA West 6724540 93
## 49 West Virginia WV South 1852994 27
## 50 Wisconsin WI North Central 5686986 97
## 51 Wyoming WY West 563626 5No podemos determinar con facilidad a qué estado le toca la población más grande o pequeña, y si existe alguna relación entre el tamaño de población y el total de asesinatos, o de cómo varían las tasas de asesinatos por regiones de estados en la federación estadounidense. Sin embargo, eso puede responderse sin muchas palabras con el próximo gráfico.
Una imagen vale más que mil palabras dice el dicho. Sin adentrarnos a la inferencia estadística (que cubriremos en la tercera semana de esta secuencia de talleres), hemos podido comunicar relaciones y hallazgos en datos. A veces puede ser este ejercicio uno tan convincente que no requiera análisis subsiguientes.
Vivimos en una era de creciente disponibilidad de conjuntos de datos informativos y de herramientas de software, con lo cual el uso de visualizaciones ha aumentado en diversos espacios: académicos, gubernamentales, organizaciones sociales, prensa, e industrias varias.
En R, una de las principales maneras con la que trabajaremos estos
análisis visuales es de la mano de ggplot2, así como con
otros paquetes que ayudan a procesar esta información. Si bien existen
otros métodos de graficar en R y otros programas, la preferencia de este
taller es utilizar el sistema de procesamiento que ofrece
tidyverse, con ggplot2 incluido.
Esta es una secuencia de tres semanas, y en esta lección continuamos
con lo aprendido la semana anterior, donde terminamos con
visualizaciones sencillas y con el uso de tidyverse para
manejar datos. Tenemos la meta hoy de que al culminar las segundas dos
horas de esta secuencia podamos:
Entender cómo usar la gramática de gráficas
Entender cómo usar
ggplot2, continuando con lo aprendido detidyversede la semana pasada.Entender cómo utilizar en varias maneras
tidycensuspara generar mapas.
En la próxima sesión, del 10 de octubre, entraremos más en wrangling de datos, así como en la inferencia estadística, con introducciones en R sobre modelos lineales, jerárquicos y longitudinales, así como sus diagnósticos posteriores.
2 ggplot2
R ofrece varias opciones para graficar, siendo útiles las capacidades
incluidas en su instalación básica. Además, existen paquetes como
grid, que permite un control preciso de los elementos
gráficos, y lattice, que facilita la creación de gráficos
multivariados y en paneles o facetas. Sin embargo, en este taller (y en
los libros de referencia usados y descritos arriba) se ha optado por
usar ggplot2, ya que permite a los principiantes crear
gráficos complejos y estéticos mediante una sintaxis intuitiva y fácil
de recordar, dividiendo los gráficos en componentes básicos.
ggplot2 destaca por su uso de una
gramática de gráficos – de donde vienen
las primeras dos g – que simplifica el proceso de creación de gráficos.
Al aprender unos pocos componentes esenciales de esta gramática, los
usuarios pueden generar una amplia variedad de gráficos con facilidad.
Además, su comportamiento por defecto está diseñado para producir
resultados agradables y funcionales con código conciso y legible, lo que
facilita su uso por principiantes. Como factor limitante está el que
está diseñado para trabajar con tablas de formato tidy (con
filas con observaciones y columnas conteniendo variables), pero un
número sustancial de conjuntos de datos se trabajan en ese formato, o
pueden convertirse a ese formato.
2.1 Componentes de un gráfico
Hoy construiremos varios tipos de gráficos como los que vimos arriba, así como mapas informativos. Antes que todo eso, vale señalar que los gráficos se dividen en tres componentes principales. Usaré otro gráfico que creara en 2020 durante la pandemia del Coronavirus para ejemplificar estos componentes.
- Datos:
- Estoy pasando al gráfico un conjunto de datos que corté sobre fatalidad de casos de COVID-19 hasta el 31 de julio de 2020 (los datos continúan hasta 2023).
- Este es el componente de datos del gráfico.
- Geometrías:
- El gráfico es uno de líneas, útil para varias series de tiempo. Este componente es una geometría. Otras geometrías posibles son gráficos de dispersión, histogramas, diagramas de barras, densidades suavizadas, y diagrama de cajas, entre otros.
- Mapeo estético:
- El gráfico usa señales visuales para representar en el lienzo vacío
con capas distintos tipos de información provista en el conjunto de
datos:
- Posiciones en el eje de x (tiempo)
- Posiciones en el eje de y (tasas de mortandad observadas)
- Color (asignado por país)
- Cada línea representa la información de un país para una serie de fechas. Estos se aclaran con una etiqueta para aclararnos esa relación de línea-color-país.
- El mapeo estético depende de la geometría utilizada.
- El gráfico usa señales visuales para representar en el lienzo vacío
con capas distintos tipos de información provista en el conjunto de
datos:
- Observaciones adicionales:
- Ejes x e y definidos por el rango de los datos y ambos en escalas logarítmicas.
- El gráfico incluye etiquetas, un título, etiquetas de variables, nota al calce, y el tema utilizado es uno solarizado que pareciera no muy distante al utilizado por el periódico especializado “The Financial Times”.
- Volveremos luego a estos datos para construir esta imagen si nos da tiempo en el taller, y si no, tendrán disponible el cómo hacerlo para referencia.
2.2 Lienzo vacío y capas
Manteniéndonos cerca de los datos utilizados en la semana pasada, construiremos por capas la información que va en el gráfico.
murders |> ggplot()
El primer paso de crear un gráfico de ggplot es asignar los datos a
un lienzo vacío. Esto no significa poblar el lienzo con esos datos, sino
pasarle al programa la información inicial, como un pintor que
selecciona el tema que usará para la pintura que visualiza en su mente.
Esto lo hicimos al pasar el pipe (|> o
|>) los datos a ggplot, y lo que ocurrió fue que al no
darle más información (capas, como la pintura en un lienzo), nos quedó
un recuadro gris enmarcado por un borde blanco.
En ggplot, la información entonces se suministra al lienzo por capas, y se le pueden añadir adicionales. Esto tomará la forma de código siguiente:
CAPA 2 + … + CAPA N
Usualmente, la primera capa que añadimos define la geometría. Si queremos hacer un diagrama de dispersión, ¿qué geometría deberíamos utilizar?
Si vemos la hoja de referencia (en la carpeta del taller 2, o
accesible en esta página: https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/main/data-visualization.pdf),
vemos que la función utilizada para crear gráficos con esta geometría
puntillista es geom_point.
murders |>
ggplot() +
geom_point(aes(x = population/10^6, y = total))
En este caso ya hemos dado un paso adicional y añadido una primera
capa en esta obra: le indicamos que queremos una capa que tenga una
geometría de puntos, y un mapeo estético que toma las coordenadas en un
plano cartesiano donde el eje de equis queda definido como
population/10^6, la población de los estados o Wáshington
D.C., en millones; el eje de ye queda definido entonces como el total de
asesinatos con armas de fuego. En el mapeo estético entonces los puntos
quedan asignados a esas coordenadas. De esta manera, las distancias
entre puntos, así como otras características que queramos añadir, quedan
expresadas. Esto se da a través de la función aes. Esta
será de las funciones que más usen al graficar.
Noten que hasta ahora hemos trabajado este lienzo sin guardarlo como objeto. Si bien esto puede funcionar bien, es posible que queramos guardar nuestro progreso y seguir añadiendo capas adicionales. En este caso, al ejecutar el comando y guardarlo en objeto, el programa no nos dará automáticamente una actualización del gráfico; tendremos que llamar al objeto para que aparezca:
p<-murders |>
ggplot() +
geom_point(aes(x = population/10^6, y = total),size=2)
p
Tenemos entonces nuestro gráfico de dispersión inicial. Quizás no es
tan informativo pero vemos una serie de puntos con el mapeo estético
inicial. Noten que podríamos quitar la x= y la
y= y no pasaría nada, ya que en ausencia de esta
especificación, el programa entiende por defecto que lo primero que se
le asigna es la información del eje horizontal, y en segundo orden el
vertical:
p+
geom_text(aes(population/10^6, total, label = abb))
Aquí he añadido una geometría nueva: texto. Hay dos geometrías para
esto, geom_label y geom_text, uno con el texto
enmarcado en un recuadro y el segundo sin ello. Ya que cada punto (cada
jurisdicción que es realmente parte de los Estados Unidos de América en
este caso) tiene una etiqueta, necesitamos un mapeo estético para hacer
la conexión entre los puntos y las etiquetas, así que se le asignó el
mismo tal que el texto cayera exactamente en la misma coordenada que el
punto. Pero esto se puede corregir:
p+
geom_text(aes(population/10^6, total, label = abb),nudge_x = 1.5) 
#nudge_y desplazaría el texto en el eje de yEn este caso hemos empujado a través del eje de equis la etiqueta de texto con un valor numérico de 1.5. Valores mayores aumentarían la distancia del texto y el punto, mientras que menores harían lo contrario.
Ahora podremos seguir con una complicación en el mapeo estético:
queremos añadir una capa de color al lienzo que represente regiones de
estas jurisdicciones. Esto se hace al añadir la opción de
colour y dándole una variable, en este caso
region.
# Crear el gráfico base con puntos coloreados por región
p <- murders |>
ggplot() +
geom_point(aes(x = population/10^6, y = total, colour = region), size = 2)
# Mostrar el gráfico
p
Ahora paso nuevamente a añadir etiquetas abreviadas, con el color por región.
# Añadir etiquetas desplazadas en el eje x (con color por región)
p<-p +
geom_text(aes(x = population/10^6, y = total, label = abb, colour = region), nudge_x = 1.5)
p
Y para darle más información al gráfico le añadimos etiquetas y títulos que sean más informativas que los nombres de variables.
#démosle más información a la gráfica de dispersión.
p+labs(
x = "Población (en millones)", # Cambia el nombre del eje x
y = "Homicidios con arma de fuego", # Cambia el nombre del eje y
colour = "Región", # Cambia el nombre de la leyenda de color
title = "Homicidios con arma de fuego en EEUU, 2010" # Título del gráfico
)
Hasta ahora hemos ido añadiendo capas pero notamos que tenemos una
gran concentración de puntos en la parte inferior izquierda del lienzo:
la mayoría de las jurisdicciones tienen menos de 10 millones de
habitantes y menos de 400 homicidios. Esto hace leer e interpretar lo
que sucede en para estos casos difícil. Podríamos entonces representar
el gráfico con una transformación logarítmica al re-escalar con
scale_x_continuous y scale_y_continuous:
p2<-murders |>
ggplot() +
geom_point(aes(x = population/10^6, y = total, colour = region), size = 3)
p2<- p2 + geom_text(aes(x = population/10^6, y = total, label = abb),nudge_x = 0.05)
p2<-p2+scale_x_continuous(trans = "log10")+
scale_y_continuous(transform = "log10")
p2<-p2+
labs(
x = "Población (millones, escala log.)", # Cambia el nombre del eje x
y = "Homicidios por arma de fuego (escala log.)", # Cambia el nombre del eje y
colour = "Región", # Cambia el nombre de la leyenda de color
title = "Homicidios por arma de fuego vs población, por región" # Título del gráfico
)
p2
Podríamos añadir una capa temática, usando el paquete
ggthemes, que tiene un catálogo estético variado, que
recomiendo verifiquen a través de https://yutannihilation.github.io/allYourFigureAreBelongToUs/ggthemes/.
Esto es en adición a los que ya ofrece el paquete de
ggplot2 https://ggplot2.tidyverse.org/reference/ggtheme.html.
En este caso le añadiré una visualización al estilo del semanario británico The Economist.
library(ggthemes)
p2 + theme_economist()
2.3 El gráfico que buscábamos
Normalmente queremos añadir formas o anotaciones a las figuras que no
se derivan directamente del mapeo estético; algunos ejemplos incluyen
etiquetas, cuadros, áreas sombreadas y líneas. Si queremos añadir una
línea que represente la tasa promedio de asesinatos en todos los Estados
Unidos, tendremos que determinarlo aparte con la ayuda de
dplyr (parte de tidyverse), y tendremos que
hacer la transformación adecuada también (logarítmica):
library(ggthemes)
library(ggrepel)
library(dslabs)
t <- murders |>
summarise(tasa = sum(total) / sum(population) * 10^6) |>
pull(tasa)
murders |>
mutate(región=case_when(
region == "Northeast" ~ "Noreste",
region == "North Central" ~ "el Midwest",
region == "West" ~ "Oeste",
region == "South" ~ "el Sur"))|>
ggplot(aes(population/10^6, total)) +
geom_abline(intercept = log10(t), lty = 2, color = "darkgrey") +
geom_point(aes(col = región), size = 3) +
geom_text_repel(aes(label = abb)) +
scale_x_log10() +
scale_y_log10() +
labs(title = "Homicidios en EEUU con arma de fuego en 2010",
x = "Población (en millones, escala log.)",
y = "Homicidios por arma de fuego (en escala log.)",
color = "Región") +
theme_linedraw()
He aquí los pasos entonces que necesitábamos para recrear la imagen arriba.’
2.4 Gráficos rápidos:
qplot()
Si bien esto ha sido útil y han podido ver cómo generar gráficas
complejas siguiendo la gramática de gráficos, es probable que en algún
momento quieran ver rápidamente unas relaciones visuales de manera
instantánea, con la intención luego de volver y darle mejor forma y
seguir las complicaciones de un gráfico de ggplot2 con
todas sus capas. La opción que da ggplot2 a esto es el uso
de qplot().
Por ejemplo, aquí modifiqué los grupos de jurisdicciones de Estados
Unidos a unos grupos específicos, y creo un gráfico para ver densidades
con relleno (fill=grupo) y con líneas que también sirven
para demarcar estos grupos de manera distinta (e.g. línea sólida, línea
entrecortada). Noten que ha corrido todo el gráfico de la última
línea.
murdersg<-murders |>
mutate(tasa= total/population *10^5,
,grupo = case_when(
abb %in% c("ME", "NH", "VT", "MA", "RI", "CT") ~ "Nueva Inglaterra",
abb %in% c("WA", "OR", "CA") ~ "Costa del Pacífico",
region == "South" ~ "el Sur",
TRUE ~ "Otras regiones"))
qplot(tasa, data = murdersg, geom= "density", fill = grupo, linetype=grupo)## Warning: `qplot()` was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
En las siguientes líneas pido y ejecuto variaciones de gráficos con qplot con los datos de altura del libro de Irizarry:
data(heights)
b<-heights|>ggplot()
qplot(sex, height, data = heights, geom= "boxplot", fill = sex)
qplot(sex, height, data = heights, geom= "violin", fill = sex)
qplot(sex, height, data = heights, geom = "dotplot",
stackdir = "center", binaxis = "y", dotsize = 0.3)## Bin width defaults to 1/30 of the range of the data. Pick better value with
## `binwidth`.
qplot(height, data = heights, geom = "density", fill = sex)
qplot(height, data = heights, geom = "density", color = sex, linetype = sex)
Nuevamente podríamos mostrar información adicional, como medias añadidas fuera de las estéticas definidas dentro del mapeo:
mu_alt<-heights |>
group_by(sex) |>
summarise(media=mean(height))
c<-heights|>ggplot(aes(x = height))
c+geom_density(aes(fill = sex), alpha=0.4) #el alpha le da un nivel de transparencia 
#¿qué creen que pase si suben el valor a 0.9 o lo reducen a 0.1?Noten que si tenemos dos categorías, al pedir color, tiende a establecer a uno con un rojo magenta y al segundo con un azul cian (aciano o ciano), en este caso suavizado y transparentado para poder ver las distribuciones. Sin embargo, podemos editar el color manualmente, a la vez que añadimos complicaciones como una media de alturas por grupo.
c+ geom_density(aes(color = sex)) +
geom_vline(data=mu_alt, aes(xintercept=media, color=sex),
linetype="dashed") +
scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00")) #noten que aquí le di los colores con código alfanumérico, un gris plateado y un dorado.
Hay varios métodos para asignar colores al nombrarlos en R. Se puede hacer por nombre (en inglés), con códigos alfanúmericos, y se puede también importar paletas de colores con paquetes específicos. Considero útil revisar las opciones en este enlace: https://r-graph-gallery.com/ggplot2-color.html
2.5 Alcanzando visualización de densidades y sus cambios a través del tiempo
library(dslabs)
data(gapminder)
gapminder |> as_tibble()## # A tibble: 10,545 × 9
## country year infant_mortality life_expectancy fertility population gdp
## <fct> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Albania 1960 115. 62.9 6.19 1636054 NA
## 2 Algeria 1960 148. 47.5 7.65 11124892 1.38e10
## 3 Angola 1960 208 36.0 7.32 5270844 NA
## 4 Antigua… 1960 NA 63.0 4.43 54681 NA
## 5 Argenti… 1960 59.9 65.4 3.11 20619075 1.08e11
## 6 Armenia 1960 NA 66.9 4.55 1867396 NA
## 7 Aruba 1960 NA 65.7 4.82 54208 NA
## 8 Austral… 1960 20.3 70.9 3.45 10292328 9.67e10
## 9 Austria 1960 37.3 68.8 2.7 7065525 5.24e10
## 10 Azerbai… 1960 NA 61.3 5.57 3897889 NA
## # ℹ 10,535 more rows
## # ℹ 2 more variables: continent <fct>, region <fct>Vemos que estos datos incluyen una variedad de información a nivel de país, que incluye un número de años para ellos.
Podemos ver los grupos de países por continentes usando una matriz de gráficos, con cuadrículas paradas y acostadas:
filter(gapminder, year%in%c(1962, 2012)) |>
ggplot(aes(fertility, life_expectancy, colour = continent)) +
geom_point() +
facet_grid(continent~year)
filter(gapminder, year%in%c(1962, 2012)) |>
ggplot(aes(fertility, life_expectancy, col = continent)) +
geom_point() +
facet_grid(. ~ year)
years <- c(1962, 1980, 1990, 2000, 2012,2015)
continents <- c("Europe", "Asia")
gapminder |>
filter(year %in% years & continent %in% continents) |>
ggplot( aes(fertility, life_expectancy, colour = continent)) +
geom_point() +
facet_wrap(~year)+labs(x="Fertilidad", y="Esperanza de vida",colour="Continente")
En este caso podemos apreciar mejor cómo la dispersión y distribución de países entre los años 1960s y el presente reciente ha ido encaminado a una convergencia en estándares de vida, dejando atrás los puntos donde originaron estereotipos que aún persisten sobre cómo son las vidas y experiencias de distintas regiones del planeta (sin desestimar diferencias e inequidades presentes).
gapminder <- gapminder |> mutate(dólares_diarios = gdp/population/365)
antaño <- 1970
gapminder |>
filter(year == antaño & !is.na(gdp)) |>
mutate(region = reorder(region, dólares_diarios, FUN = median)) |>
ggplot(aes(dólares_diarios, region)) +
geom_point() +
scale_x_continuous(trans = "log2")
gapminder <- gapminder |>
mutate(grupo = case_when(
region %in% c("Western Europe", "Northern Europe","Southern Europe",
"Northern America",
"Australia and New Zealand") ~ "Occidente",
region %in% c("Eastern Asia", "South-Eastern Asia") ~ "Asia oriental",
region %in% c("Caribbean", "Central America",
"South America") ~ "Latinoamérica",
continent == "Africa" &
region != "Northern Africa" ~ "África subsahariana",
TRUE ~ "Otros"))
#le damos orden a los niveles
gapminder <- gapminder |>
mutate(grupo = factor(grupo, levels = c("Otros", "Latinoamérica",
"Asia oriental", "África subsahariana",
"Occidente")))
p <- gapminder |>
filter(year == antaño & !is.na(gdp)) |>
ggplot(aes(grupo, dólares_diarios)) +
geom_boxplot() +
scale_y_continuous(trans = "log2") +
xlab("") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
p
p + geom_point(alpha = 0.5) #añadiendo puntos para ver mejor distribuciones y cantidad de casos
library(ggridges)
p <- gapminder |>
filter(year == antaño & !is.na(dólares_diarios)) |>
ggplot(aes(dólares_diarios, grupo)) +
scale_x_continuous(trans = "log2")
p + geom_density_ridges()## Picking joint bandwidth of 0.648
p + geom_density_ridges(jittered_points = TRUE,
position = position_points_jitter(height = 0),
point_shape = '|', point_size = 3,
point_alpha = 1, alpha = 0.7) ## Picking joint bandwidth of 0.648
antaño <- 1970
año_presente <- 2010
years <- c(antaño, año_presente)
gapminder |>
filter(year %in% years & !is.na(gdp)) |>
mutate(west = ifelse(grupo == "Occidente", "Occidente", "El Resto")) |>
ggplot(aes(dólares_diarios)) +
geom_histogram(binwidth = 1, color = "black") +
scale_x_continuous(trans = "log2") +
facet_grid(year ~ west)
Sabemos que muchos países surgieron después de 1970 (razón por la cual el histograma se nutre para el grupo El Resto), así que para comparar los países que tienen toda la información y han existido consistentemente entre esos periodos y ver si hay cambios y de dónde surgen en distribuciones podemos hacer lo siguiente:
country_list_1 <- gapminder |>
filter(year == antaño & !is.na(dólares_diarios)) |>
pull(country)
country_list_2 <- gapminder |>
filter(year == año_presente & !is.na(dólares_diarios)) |>
pull(country)
country_list <- intersect(country_list_1, country_list_2)
gapminder |>
filter(year %in% years & country %in% country_list) |>
ggplot(aes(grupo, dólares_diarios)) +
geom_boxplot() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) +
scale_y_continuous(trans = "log2") +
xlab("") +
facet_grid(. ~ year)
gapminder |>
filter(year %in% years & !is.na(dólares_diarios)) |>
ggplot(aes(dólares_diarios, grupo)) +
scale_x_continuous(trans = "log2") +
geom_density_ridges(adjust = 1.5) +
facet_grid(. ~ year)## Warning in geom_density_ridges(adjust = 1.5): Ignoring unknown parameters:
## `adjust`## Picking joint bandwidth of 0.648## Picking joint bandwidth of 0.726
gapminder |>
filter(year %in% years & country %in% country_list) |>
group_by(year) |>
mutate(weight = population/sum(population)*2) |>
ungroup() |>
ggplot(aes(dólares_diarios, fill = grupo)) +
scale_x_continuous(trans = "log2", limit = c(0.125, 300)) +
geom_density(alpha = 0.2, bw = 0.75, position = "stack") +
facet_grid(year ~ .)+labs(title = "Densidades apiladas: ingreso en dólares por día per cápita entre 1970 y 2010",
x = "Dólares por día",
y = "Densidad",
color = "Regiones")## Ignoring unknown labels:
## • colour : "Regiones"
2.6 Datos del Covid
Durante la pandemia del Coronavirus de 2019, todos pasamos por bastantes cosas, entre ellas, tratar de entender el fenómeno inaudito en nuestras vidas, que era una mortífera y peligrosa pandemia, de la cual desconocíamos en general muchas características. Esto llevó a los gobiernos del mundo a tomar distintos tipos de acciones y nos informábamos con gráficas así como números y tablas del progreso de la enfermedad y su avance a través de los países del planeta, así como la variable tasa de mortalidad que la acompañaba. Varios científicos lanzaron programas para recoger y expresar estos datos al público general para mantenernos todos bien informados.
En mi caso tomé código y datos que se recogían a menudo y produje por unos meses varios tipos de gráficos para representar el desarrollo de la pandemia (y tratar de entender qué ocurría de una manera que yo pudiera digerir e informar). Aquí doy una versión del código que utilicé para estos fines (modificando las fechas ya que se siguió recopilando esa información mucho después de cuando dejara de actualizar esos gráficos.
#devtools::install_github("RamiKrispin/coronavirus",force = TRUE)
library(coronavirus)
library(scales)##
## Attaching package: 'scales'## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## discard## The following object is masked from 'package:readr':
##
## col_factorcoronavirus<-coronavirus
the_caption = "Fuente: OMS y varios via la Universidad John Hopkins y el paquete de R 'coronavirus' de Rami Krispin.\nAnálisis de Rashid C.J. Marcano Rivera, modificando código provisto por http://freerangestats.info (Peter Ellis)"
top_countries <- coronavirus |>
filter(date <= as.Date("2020-07-31")) |>
filter(type == "confirmed") |>
group_by(country) |>
summarise(cases = sum(cases)) |>
top_n(10, wt = cases)
d2 <- coronavirus |>
filter(date <= as.Date("2020-07-31")) |> # Filtro para datos dentro de 2020
group_by(date, country, type) |>
summarise(cases = sum(cases)) |>
group_by(date, country) |>
spread(type, cases) |>
arrange(date) |>
group_by(country) |>
mutate(cfr_cumulative = cumsum(death) / cumsum(confirmed)) |>
filter(!is.na(cfr_cumulative)) |>
ungroup() |>
inner_join(top_countries, by = "country") ## `summarise()` has grouped output by 'date', 'country'. You can override using
## the `.groups` argument.summary(as.factor(d2$country))## Brazil Chile India Iran Mexico
## 157 160 184 164 155
## Peru Russia South Africa United Kingdom US
## 148 183 149 184 192today<-as.Date("2020-08-06")
x_limits <- c(today, NA)
top_countries## # A tibble: 10 × 2
## country cases
## <chr> <dbl>
## 1 Brazil 2670451
## 2 Chile 355667
## 3 India 1695988
## 4 Iran 304204
## 5 Mexico 424637
## 6 Peru 407492
## 7 Russia 838461
## 8 South Africa 493183
## 9 US 4548497
## 10 United Kingdom 304789Vemos que los países están en inglés pero queremos que aparezcan en
nuestro gráfico en español (ya que interesa informar en mi caso a un
público hispanófono). Podemos modificar la información con los paquetes
de tidyverse:
d2<- d2 |>
mutate(country=recode(country, US = "EEUU", Russia ="Rusia", Mexico = "México", Brazil = "Brasil",
"United Kingdom" = "Reino Unido", Japan="Japón",
Italy = "Italia", Iran = "Irán", Peru = "Perú",
"South Africa"= "Sudáfrica"))
d2<- d2 |>
mutate(cfr_cumulativeperc=round(cfr_cumulative*100,2))Finalmente, expresamos el gráfico buscado. Paso los datos de mapeo estético como opciones globales y le añado las capas: líneas para series de tiempo, etiquetas automáticamente posicionadas (pero editadas para especificar dónde las quiero y añadir información adicional), transformaciones numéricas, información adicional de selección colores, una extensión del marco para acomodar las etiquetas, así como los títulos que deseara utilizar:
d2 |>
ggplot(aes(x = date, y = cfr_cumulative, colour = country)) +
geom_line() +
geom_label_repel(data = filter(d2, date == max(date)), aes(label = paste("",country,"-",cfr_cumulativeperc,"%")),
hjust = 1, size = 3, xlim = x_limits, segment.color="black" ) +
scale_y_continuous(label = percent_format(accuracy = 1), limits = c(0, .25)) +
scale_colour_brewer(type = 'qual', palette = 'Paired', direction = 1) +
expand_limits(x = max(d2$date) + 13) +
labs(caption = the_caption,
x = "",
y = "Tasa de mortandad de casos observados",
title = "Fatalidad de casos de COVID-19 en los diez países con más casos diagnosticados",
subtitle = "Los diez países con mayor cantidad de casos diagnosticados. El caso de Irán ha sido truncado en sus primeras observaciones.
Un alto grado de incertidumbre refleja denominadores que cambian con fluidez, y el desconocimiento de casos no resueltos.") +
theme_solarized()+ theme(legend.position = "none")## Warning: Removed 6 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).
3 Datos del censo
En este bloque introductorio, utilizamos los datos del Censo de
Estados Unidos para obtener variables demográficas y socioeconómicas de
Puerto Rico. Los datos del Censo nos permiten comprender mejor las
características de la población, como ingresos, educación, vivienda, y
más, a lo largo del tiempo. Para este ejercicio, hacemos uso de
tidycensus, una poderosa herramienta que facilita la
descarga y manipulación de los datos censales dentro del entorno de
R.
El primer paso es cargar las bibliotecas necesarias, como
tidyverse, tidycensus y sf. La
combinación de estas bibliotecas nos permitirá no solo acceder a los
datos, sino también analizarlos y visualizarlos espacialmente en mapas.
Es importante también tener configurada una clave API de la Oficina del
Censo para poder acceder a los datos.
Luego, se configura el entorno con algunas opciones útiles:
scipen = 999: Evita el uso de notación científica en los números, lo cual facilita la lectura de resultados.tigris_class = "sf": Permite manejar las geometrías de manera eficiente mediantesf, una clase para manejar datos geoespaciales. A continuación, se usan las funciones detidycensuspara cargar variables específicas de diversos conjuntos de datos censales, como la Encuesta de la Comunidad Americana (ACS), la Encuesta de la Comunidad de Puerto Rico (PRCS, que se obtiene aquí vía la función de ACS) y los datos del Censo Decenal. Cada conjunto de datos proporciona información clave sobre diferentes periodos: anual, quinquenal y decenal. Finalmente, mostramos las variables disponibles que podemos utilizar para análisis posteriores.
library(tidyverse)
library(tidycensus)
library(sf)## Linking to GEOS 3.13.0, GDAL 3.8.5, PROJ 9.5.1; sf_use_s2() is TRUE#census_api_key(INSERTE SU LLAVE DEL CENSO AQUÍ)
options(scipen=999)
options(tigris_class = "sf")
#https://api.census.gov/data.html
census_variables <- load_variables(year = 2020, dataset = "acs5", cache = TRUE)
#ensus_variablessf1 <- load_variables(year = 2020, dataset = "sf1", cache = TRUE)
#census_variablessf2 <- load_variables(year = 2020, dataset = "sf2", cache = TRUE)
#census_variables4Redist <- load_variables(year = 2020, dataset = "pl", cache = TRUE)
#v00 <- load_variables(2000, "sf3", cache = TRUE))
v18 <- load_variables(2018, "acs5", cache = TRUE)
v10 <- load_variables(2010, "sf1", cache = TRUE)
census_variables## # A tibble: 27,850 × 4
## name label concept geography
## <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 B01001A_001 Estimate!!Total: SEX BY AGE (W… tract
## 2 B01001A_002 Estimate!!Total:!!Male: SEX BY AGE (W… tract
## 3 B01001A_003 Estimate!!Total:!!Male:!!Under 5 years SEX BY AGE (W… tract
## 4 B01001A_004 Estimate!!Total:!!Male:!!5 to 9 years SEX BY AGE (W… tract
## 5 B01001A_005 Estimate!!Total:!!Male:!!10 to 14 years SEX BY AGE (W… tract
## 6 B01001A_006 Estimate!!Total:!!Male:!!15 to 17 years SEX BY AGE (W… tract
## 7 B01001A_007 Estimate!!Total:!!Male:!!18 and 19 years SEX BY AGE (W… tract
## 8 B01001A_008 Estimate!!Total:!!Male:!!20 to 24 years SEX BY AGE (W… tract
## 9 B01001A_009 Estimate!!Total:!!Male:!!25 to 29 years SEX BY AGE (W… tract
## 10 B01001A_010 Estimate!!Total:!!Male:!!30 to 34 years SEX BY AGE (W… tract
## # ℹ 27,840 more rowsv10## # A tibble: 8,959 × 3
## name label concept
## <chr> <chr> <chr>
## 1 H001001 Total HOUSING UNITS
## 2 H002001 Total URBAN AND RURAL
## 3 H002002 Total!!Urban URBAN AND RURAL
## 4 H002003 Total!!Urban!!Inside urbanized areas URBAN AND RURAL
## 5 H002004 Total!!Urban!!Inside urban clusters URBAN AND RURAL
## 6 H002005 Total!!Rural URBAN AND RURAL
## 7 H002006 Total!!Not defined for this file URBAN AND RURAL
## 8 H003001 Total OCCUPANCY STATUS
## 9 H003002 Total!!Occupied OCCUPANCY STATUS
## 10 H003003 Total!!Vacant OCCUPANCY STATUS
## # ℹ 8,949 more rowsv18## # A tibble: 26,997 × 4
## name label concept geography
## <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 B00001_001 Estimate!!Total UNWEIGHTED SAMP… block gr…
## 2 B00002_001 Estimate!!Total UNWEIGHTED SAMP… block gr…
## 3 B01001A_001 Estimate!!Total SEX BY AGE (WHI… tract
## 4 B01001A_002 Estimate!!Total!!Male SEX BY AGE (WHI… tract
## 5 B01001A_003 Estimate!!Total!!Male!!Under 5 years SEX BY AGE (WHI… tract
## 6 B01001A_004 Estimate!!Total!!Male!!5 to 9 years SEX BY AGE (WHI… tract
## 7 B01001A_005 Estimate!!Total!!Male!!10 to 14 years SEX BY AGE (WHI… tract
## 8 B01001A_006 Estimate!!Total!!Male!!15 to 17 years SEX BY AGE (WHI… tract
## 9 B01001A_007 Estimate!!Total!!Male!!18 and 19 years SEX BY AGE (WHI… tract
## 10 B01001A_008 Estimate!!Total!!Male!!20 to 24 years SEX BY AGE (WHI… tract
## # ℹ 26,987 more rowsPodemos pasar por las variables en catálogo y seleccionar la que nos
llame más la atención. Recomiendo verifiquen las variables a través de
View(variables) ya que pueden usar una opción para filtrar
e ir buscando entre las miles de opciones que tienen para uso. En este
caso, quiero revisar para algún futuro trabajo de investigación datos
sobre el ingreso mediano de los distritos representativos de Puerto Rico
para los años 2018 y 2019 (que en el Censo aparecen como geografía tipo
state legislative district (lower chamber)). Usaré la
función get_acs, podemos ver qué hace:
?get_acs
help("get_acs")Para efectos estadísticos Puerto Rico entra como estado en estos
datos. Uso entonces la variable B19013_001 que da los
ingresos medianos por hogar.
prmedian_2019 <- get_acs(geography = "state legislative district (lower chamber)",
variables = c(medincome = "B19013_001"),
state = "PR",
year = 2019)## Getting data from the 2015-2019 5-year ACSprmedian_2018 <- get_acs(geography = "state legislative district (lower chamber)",
variables = c(medincome = "B19013_001"),
state = "PR",
year = 2018)## Getting data from the 2014-2018 5-year ACShead(prmedian_2018)## # A tibble: 6 × 5
## GEOID NAME variable estimate moe
## <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
## 1 72001 State House District 1 (2018), Puerto Rico medincome 18336 955
## 2 72002 State House District 2 (2018), Puerto Rico medincome 18343 884
## 3 72003 State House District 3 (2018), Puerto Rico medincome 20315 1394
## 4 72004 State House District 4 (2018), Puerto Rico medincome 33471 1586
## 5 72005 State House District 5 (2018), Puerto Rico medincome 23274 1619
## 6 72006 State House District 6 (2018), Puerto Rico medincome 32921 1581pr_median_combined <- prmedian_2019 |>
mutate(year = 2019) |>
bind_rows(
prmedian_2018 |> mutate(year = 2018)
)
head(pr_median_combined)## # A tibble: 6 × 6
## GEOID NAME variable estimate moe year
## <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 72001 State House District 1 (2018), Puerto Rico medinco… 18523 1142 2019
## 2 72002 State House District 2 (2018), Puerto Rico medinco… 19004 995 2019
## 3 72003 State House District 3 (2018), Puerto Rico medinco… 20655 1400 2019
## 4 72004 State House District 4 (2018), Puerto Rico medinco… 33678 1519 2019
## 5 72005 State House District 5 (2018), Puerto Rico medinco… 25912 1733 2019
## 6 72006 State House District 6 (2018), Puerto Rico medinco… 33977 1491 2019Habiendo obtenido las tablas, digamos que no quiero hacer sólo un análisis numérico a ojo. El ojo y mente humana rara vez puede determinar mucho al ver una colección grande de estos datos rápidamente.
Pero al visualizar, podemos mejorar algo la velocidad en lo que entendemos algo más de lo que está ante nos.
pr_median_combined <- pr_median_combined |>
filter(!is.na(estimate)) # Filter out rows where the estimate is NA
pr_median_combined|>
ggplot(aes(x = NAME, y = estimate, fill = factor(year))) +
geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge(), color = "black") +
geom_errorbar(aes(ymin = estimate - moe, ymax = estimate + moe),
position = position_dodge(0.9), width = 0.25) +
scale_y_continuous(labels = scales::dollar_format()) +
labs(
title = "Ingreso mediano por distrito legislativo en Puerto Rico (2018 vs 2019)",
x = "Distrito representativo",
y = "Ingreso mediano",
fill = "Año"
) +
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1) # Rotar nombres de distritos 90 grados para legibilidad
)
Noten que ordenó los distritos de una manera extraña: el 4 aparece antes de 40 y todos del 5 al 9 se fueron como posteriores al 40. Voy a corregir y renombrar los distritos:
pr_median_combined <- pr_median_combined |>
# Extraer el número del distrito desde el nombre original y convertirlo en numérico
mutate(district_number = as.numeric(gsub(".*District ([0-9]+).*", "\\1", NAME))) |>
# Renombrar el campo NAME para que tenga el formato "Distrito 01" hasta "Distrito 40"
mutate(NAME = sprintf("Distrito %02d", district_number)) |>
# Ordenar los datos según el número de distrito
arrange(district_number)
# Crear el gráfico nuevamente
pr_median_combined |>
ggplot(aes(x = NAME, y = estimate, fill = factor(year))) +
geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge(), color = "black") +
geom_errorbar(aes(ymin = estimate - moe, ymax = estimate + moe),
position = position_dodge(0.9), width = 0.25) +
scale_y_continuous(labels = scales::dollar_format()) +
labs(
title = "Ingreso mediano por distrito representativo en Puerto Rico (2018 vs 2019)",
x = "Distrito representativo",
y = "Ingreso mediano",
fill = "Año"
) +
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1) # Rotar nombres de distritos 90 grados para legibilidad
)
Finalmente, usaremos esta información para generar un mapa geospacial con ggplot. En este caso tomamos como parte de los pasos una transformación de coordenadas para que el mapeo entienda dónde posicionar las geometrías en el mapeo estético.
library(tigris)## To enable caching of data, set `options(tigris_use_cache = TRUE)`
## in your R script or .Rprofile.pr_legislative_districts <- state_legislative_districts(state = "PR", house = "lower", year = 2018)## | | | 0% | |= | 1% | |= | 2% | |== | 3% | |== | 4% | |=== | 4% | |==== | 5% | |==== | 6% | |===== | 7% | |====== | 8% | |====== | 9% | |======= | 10% | |======== | 11% | |======== | 12% | |========= | 12% | |========= | 13% | |========== | 14% | |=========== | 15% | |=========== | 16% | |============ | 17% | |============= | 18% | |============= | 19% | |============== | 20% | |=============== | 21% | |=============== | 22% | |================ | 23% | |================= | 24% | |================= | 25% | |================== | 26% | |=================== | 27% | |==================== | 28% | |==================== | 29% | |===================== | 29% | |===================== | 30% | |====================== | 31% | |====================== | 32% | |======================= | 32% | |======================= | 33% | |======================== | 34% | |======================== | 35% | |========================= | 35% | |========================= | 36% | |========================== | 37% | |=========================== | 38% | |=========================== | 39% | |============================ | 40% | |============================= | 41% | |============================= | 42% | |============================== | 43% | |=============================== | 44% | |=============================== | 45% | |================================ | 46% | |================================= | 47% | |================================== | 48% | |================================== | 49% | |=================================== | 50% | |==================================== | 51% | |==================================== | 52% | |===================================== | 53% | |====================================== | 54% | |====================================== | 55% | |======================================= | 56% | |======================================== | 57% | |========================================= | 58% | |========================================= | 59% | |========================================== | 60% | |=========================================== | 61% | |=========================================== | 62% | |============================================ | 63% | |============================================= | 64% | |============================================= | 65% | |============================================== | 66% | |=============================================== | 67% | |=============================================== | 68% | |================================================ | 68% | |================================================ | 69% | |================================================= | 70% | |================================================= | 71% | |================================================== | 71% | |=================================================== | 72% | |=================================================== | 73% | |==================================================== | 74% | |==================================================== | 75% | |===================================================== | 76% | |====================================================== | 77% | |====================================================== | 78% | |======================================================= | 79% | |======================================================== | 80% | |========================================================= | 81% | |========================================================= | 82% | |========================================================== | 82% | |========================================================== | 83% | |=========================================================== | 84% | |============================================================ | 85% | |============================================================ | 86% | |============================================================= | 87% | |============================================================== | 88% | |============================================================== | 89% | |=============================================================== | 90% | |================================================================ | 91% | |================================================================ | 92% | |================================================================= | 93% | |================================================================== | 94% | |================================================================== | 95% | |=================================================================== | 96% | |==================================================================== | 97% | |==================================================================== | 98% | |===================================================================== | 99% | |======================================================================| 99% | |======================================================================| 100%pr_legislative_districts <- st_transform(pr_legislative_districts, crs = "EPSG:4326") # ajustar proyección tal cual necesario
pr_median_2018_geo <- pr_legislative_districts |>
left_join(prmedian_2018, by = c("GEOID" = "GEOID"))
pr_median_2018_geo|>
ggplot() +
geom_sf(aes(fill = estimate)) +
scale_fill_viridis_c(option = "plasma", name = "Ingreso mediano") +
theme_minimal() +
labs(
title = "Ingreso mediano por distrito representativo (2018)",
fill = "Ingreso mediano"
)
En este bloque próximo, utilizamos datos espaciales y demográficos para mapear la población de Puerto Rico a nivel de tractos censales del censo de 2020. Combinamos dos fuentes de información: una capa espacial con los límites geográficos de los tractos (la forma de los polígonos en un shapefile: https://electionspuertorico.org/datos/2020/#MAPA) y los datos poblacionales del Censo Decenal de 2020.
- El shapefile nos proporciona los límites de los tractos que necesitamos para asignar la información demográfica correctamente.
st_read(): Carga el shapefile, aplicando la codificaciónlatin1para asegurarnos de que los caracteres especiales (acentos, diéresis, eñes) en los nombres se lean correctamente.st_set_crs()yst_transform(): Aquí ajustamos el CRS (sistema de referencia de coordenadas) de la capa geográfica. Primero asignamos el CRS EPSG:4326 (coordenadas geográficas), y luego transformamos la capa a EPSG:3920 (un CRS proyectado que es común para Puerto Rico) para asegurar que todas las capas estén en el mismo sistema de referencia.
- Datos de población:
Usamos
tidycensuspara obtener los datos de población de Puerto Rico a nivel de tractos censales del censo de 2020.get_decennial(): Esta función descarga los datos de población (variableP1_001N, que representa el total de la población). La opcióngeometry = TRUEincluye la geometría de los tractos, lo cual nos permite hacer un análisis espacial directamente.st_transform(): Aplicamos la misma transformación de CRS a los datos de población para que coincidan con la capa geográfica de los tractos.
- Unión espacial:
Utilizamos
st_join()para combinar los datos espaciales y de población, uniendo la capa de tractos con los datos del censo según el campoGEOID. Esto nos permite representar los datos poblacionales en el mapa.
# Este archivo lo descargué el 9 de agosto de 2022 desde https://electionspuertorico.org/datos/2020/PR2020TV.zip
folder<-"~/Library/CloudStorage/OneDrive-IndianaUniversity/Elecciones/Rashid and Brevin/"
pr_unidad_shp_filename <- paste(folder, "PR2020Shp/PR2020TV.shp", sep= "")
pr_unidades <- st_read(pr_unidad_shp_filename, options = "ENCODING=latin1")## options: ENCODING=latin1
## Reading layer `PR2020TV' from data source
## `/Users/rashid/Library/CloudStorage/OneDrive-IndianaUniversity/Elecciones/Rashid and Brevin/PR2020Shp/PR2020TV.shp'
## using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 1365 features and 6 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension: XY
## Bounding box: xmin: -67.2713 ymin: 17.92684 xmax: -65.2442 ymax: 18.51609
## Geodetic CRS: WGS 84st_set_crs(pr_unidades, "EPSG:4326")## Simple feature collection with 1365 features and 6 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension: XY
## Bounding box: xmin: -67.2713 ymin: 17.92684 xmax: -65.2442 ymax: 18.51609
## Geodetic CRS: WGS 84
## First 10 features:
## Municipio Precinto Unidad Grupo DS DR geometry
## 1 Barranquitas 70 5 3 6 26 MULTIPOLYGON (((-66.30361 1...
## 2 Cabo Rojo 46 2 3 4 20 MULTIPOLYGON (((-67.14746 1...
## 3 Cabo Rojo 46 3 3 4 20 MULTIPOLYGON (((-67.16632 1...
## 4 Cabo Rojo 46 9 2 4 20 MULTIPOLYGON (((-67.1375 18...
## 5 Cabo Rojo 46 6 3 4 20 MULTIPOLYGON (((-67.16957 1...
## 6 San Germán 44 3 1 4 20 MULTIPOLYGON (((-67.08108 1...
## 7 San Germán 43 7 2 4 19 MULTIPOLYGON (((-67.02885 1...
## 8 San Germán 43 6 2 4 19 MULTIPOLYGON (((-67.04865 1...
## 9 San Germán 44 4 1 4 20 MULTIPOLYGON (((-67.06009 1...
## 10 San Germán 43 2 1 4 19 MULTIPOLYGON (((-67.08731 1...pr_unidades <- pr_unidades |> st_transform(crs = "EPSG:3920")
plot(pr_unidades)
pr_population <- get_decennial(
geography = "tract",
variables = "P1_001N",
state = "72", # FIPS code for Puerto Rico
year = 2020,
geometry = TRUE
)## Getting data from the 2020 decennial Census## Downloading feature geometry from the Census website. To cache shapefiles for use in future sessions, set `options(tigris_use_cache = TRUE)`.## Using the PL 94-171 Redistricting Data Summary File## | | | 0% | |=================================================== | 74% | |======================================================================| 100%## Note: 2020 decennial Census data use differential privacy, a technique that
## introduces errors into data to preserve respondent confidentiality.
## ℹ Small counts should be interpreted with caution.
## ℹ See https://www.census.gov/library/fact-sheets/2021/protecting-the-confidentiality-of-the-2020-census-redistricting-data.html for additional guidance.
## This message is displayed once per session.pr_population <- st_transform(pr_population, crs = "EPSG:3920")
pr_unidades <- pr_unidades |>
st_join(pr_population, by = c("GEOID" = "GEOID")) # Asumiendo que comparten GEOID en común
pr_unidades|>ggplot() +
geom_sf(aes(fill = value)) + # `value` is the population count
scale_fill_viridis_c(option = "plasma", name = "Population") +
theme_minimal() +
labs(title = "Población de Puerto Rico por tracto censal (2020)")
pr_unidades## Simple feature collection with 5669 features and 10 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension: XY
## Bounding box: xmin: 48384.55 ymin: 1985190 xmax: 262743.8 ymax: 2052288
## Projected CRS: Puerto Rico / UTM zone 20N
## First 10 features:
## Municipio Precinto Unidad Grupo DS DR GEOID
## 1 Barranquitas 70 5 3 6 26 72019952500
## 1.1 Barranquitas 70 5 3 6 26 72045952100
## 1.2 Barranquitas 70 5 3 6 26 72019952201
## 1.3 Barranquitas 70 5 3 6 26 72045951800
## 1.4 Barranquitas 70 5 3 6 26 72019952400
## 1.5 Barranquitas 70 5 3 6 26 72009250100
## 1.6 Barranquitas 70 5 3 6 26 72019952302
## 1.7 Barranquitas 70 5 3 6 26 72019952202
## 2 Cabo Rojo 46 2 3 4 20 72023830400
## 2.1 Cabo Rojo 46 2 3 4 20 72023830102
## NAME variable value
## 1 Census Tract 9525, Barranquitas Municipio, Puerto Rico P1_001N 7271
## 1.1 Census Tract 9521, Comerío Municipio, Puerto Rico P1_001N 4726
## 1.2 Census Tract 9522.01, Barranquitas Municipio, Puerto Rico P1_001N 4215
## 1.3 Census Tract 9518, Comerío Municipio, Puerto Rico P1_001N 5211
## 1.4 Census Tract 9524, Barranquitas Municipio, Puerto Rico P1_001N 2038
## 1.5 Census Tract 2501, Aibonito Municipio, Puerto Rico P1_001N 5597
## 1.6 Census Tract 9523.02, Barranquitas Municipio, Puerto Rico P1_001N 6319
## 1.7 Census Tract 9522.02, Barranquitas Municipio, Puerto Rico P1_001N 5369
## 2 Census Tract 8304, Cabo Rojo Municipio, Puerto Rico P1_001N 4268
## 2.1 Census Tract 8301.02, Cabo Rojo Municipio, Puerto Rico P1_001N 4709
## geometry
## 1 MULTIPOLYGON (((150446.9 20...
## 1.1 MULTIPOLYGON (((150446.9 20...
## 1.2 MULTIPOLYGON (((150446.9 20...
## 1.3 MULTIPOLYGON (((150446.9 20...
## 1.4 MULTIPOLYGON (((150446.9 20...
## 1.5 MULTIPOLYGON (((150446.9 20...
## 1.6 MULTIPOLYGON (((150446.9 20...
## 1.7 MULTIPOLYGON (((150446.9 20...
## 2 MULTIPOLYGON (((60772.66 20...
## 2.1 MULTIPOLYGON (((60772.66 20...Podré llevarme estos datos para otros análisis en el futuro (o con datos más útiles).
En este bloque, generamos un mapa que muestra la población por tracto censal en Puerto Rico. Cada tracto está coloreado según su población, lo que nos permite visualizar cómo se distribuye la población a lo largo de la isla.
geom_sf(aes(fill = value)): Aquí, visualizamos los tractos censales y asignamos un color a cada uno de acuerdo con su población (value).scale_fill_viridis_c(): Utilizamos una escala de color continua, con la opciónplasma, para mejorar la legibilidad de los datos.labs(): Añadimos un título al gráfico y una leyenda clara para que el lector entienda fácilmente la visualización.
4 Recapitulando
4.1 Qué aprendimos en este taller inicial
Hoy aprendimos varias cosas en R:
- Aprendimos principios de visualización
- Lenguaje de gramática de gráficos
- Uso de capas para añadir complejidad visual a los datos
- Gráficas con datos complejos
- Uso de tidycensus para descargar datos censales
- Gráficos con mapas
4.2 Continuamos el próximo viernes
En el taller que vienen continuaremos ahondando en operaciones estadísticas, así como estadística inferencial, y finalmente gráficos que ayuden a entender y diagnosticar los modelos estadísticos que usaremos. Gracias por asistir hoy.